AWS MLOps の実証 は、機械学習分野における AWS スキルを検証する実践型 Exam Lab です。この時間制限付きアセスメントでは、AWS がプロビジョニングした実際の環境で AWS Management Console と Amazon SageMaker Studio を使用して Amazon SageMaker JumpStart 基盤モデルを実装します。このアセスメントでは AWS マネージメントコンソールを通じて Amazon SageMaker AI を操作するため、開始前にコンソールに慣れておくことを強くお勧めします。

開始後、すべての課題を完了するまでに 140 分の制限時間があります。この Exam Lab ではガイドは提供されますが、ステップバイステップのソリューションは提供されません。合格するには、Amazon SageMaker AI、Amazon Elastic Container Registry、Amazon API Gateway、AWS Lambda、Amazon CloudWatch を含む機械学習サービスの習熟度を実証する必要があります。

重要: 各 Exam Lab は信頼性を確保するために継続的にテストされています。受験中に何か問題があるように見える場合は、課題のガイドを注意深く見直してください。ほとんどの問題は技術的な障害ではなく、設定手順の見落としに起因します。

ヒント: 提供されたすべてのガイドを行動する前に注意深く読んだ受験者は、合格する可能性が大幅に高くなります。時間的なプレッシャーがある場合でも、各課題を十分に理解する時間を取ってください。

開始する前の注意点:

課題はランダム化されており、実際のシナリオの順序を反映していない場合があります。
この Exam Lab は一時停止または再開することはできません。終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
Exam Lab に失敗した場合は、再度挑戦するまでに 25 日間待つ必要があります。

この実証の準備として、基礎スキルについては AWS SimuLearn: Generative AI Practitioner で練習し、この評価により関連するトレーニングについては AWS SimuLearn: Machine Learning で練習することをお勧めします。没入型のゲームベースの体験については、AWS Cloud Quest: Machine Learning をお試しください。

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